AI-Transparenz: Google enthüllt Umweltkosten pro Abfrage

Google hat erstmals detaillierte Umweltauswirkungen seiner KI-Systeme veröffentlicht – eine Meilensteinschritt in Richtung Transparenz. Jede durchschnittliche Textanfrage an Gemini verbraucht 0,24 Wattstunden Strom, was etwa der Leistung eines Mikrowellenherds für eine Sekunde entspricht. Gleichzeitig entstehen 0,03 Gramm CO₂ und es werden 0,26 Milliliter Wasser benötigt, um die Server in den Rechenzentren zu kühlen – knapp fünf Tropfen. Diese Zahlen, die bislang nur intern bekannt waren, markieren einen Bruch mit der bisherigen Praxis, bei der Energieverbrauch als interne Kostenkennzahl galt, nicht als öffentliches Thema. Die Kehrtwende begann 2019 mit einer Studie von Emma Strubell, die an der University of Massachusetts Amherst promovierte. Sie berechnete, dass das Training eines fortschrittlichen Sprachmodells so viel CO₂ ausstoßen kann wie fünf Autos während ihres gesamten Lebenszyklus. Ihr Fokus lag auf dem Transformer-Modell, dem Architekturgrundstein für alle späteren GPT-Systeme. Die hohe Energiebilanz resultierte aus tausenden Iterationen des Trainingsprozesses – ein Prozess, der bislang als notwendiges Übel akzeptiert wurde. Strubells Arbeit war keine Anklage, aber sie übersetzte technische Daten in greifbare Umweltkosten – ein Meilenstein für die öffentliche Wahrnehmung der KI. Zwei Jahre später wurde diese Forschung zum Zündstoff: Timnit Gebru, eine führende Ethikforscherin bei Google, veröffentlichte gemeinsam mit Emily Bender und anderen die kontroversen „Stochastic Parrots“-Papiere, die die ökologischen und gesellschaftlichen Risiken gigantischer KI-Modelle aufzeigten. Ihre Argumentation wurde durch Strubells Zahlen gestärkt. Als Google Gebru bat, das Papier zurückzuziehen oder ihre Affiliation zu entfernen, lehnte sie ab. Ihr anschließender Entlassungsschritt – nachdem ihr Zugang zu E-Mail und Systemen entzogen wurde – löste weltweite Empörung aus. Über 1.400 Google-Mitarbeiter protestierten, Hashtags wie #ISupportTimnit und #BelieveBlackWomen trendeten. CEO Sundar Pichai reagierte mit einer Entschuldigung, doch das Vertrauen war schwer beschädigt. 2022 versuchte Google, die Kritik zu entkräftigen: Dave Patterson argumentierte, Strubells Berechnungen seien um das 88-fache überzogen, da Google effizientere TPUs nutze und die Technologie sich weiterentwickle. Dennoch blieb die Kritik an fehlender Transparenz bestehen. Erst jetzt, mit der aktuellen Veröffentlichung, werden prompt-basierte Daten offengelegt – inklusive einer Aufschlüsselung: 58 % des Energieverbrauchs entfallen auf die TPUs, 25 % auf CPU und Speicher, 10 % auf Reserve-Systeme, 8 % auf Kühlung. Gleichzeitig zeigt sich echte Verbesserung: eine 33-fache Effizienzsteigerung und ein 44-facher Rückgang der CO₂-Emissionen pro Abfrage. Doch Experten mahnen zur Vorsicht. Die Berücksichtigung von Standortemissionen (z. B. Kohle vs. Windenergie) und Lebenszykluskosten (Herstellung der Chips) bleibt unvollständig. Zudem droht das Jevons-Paradoxon: je effizienter KI wird, desto mehr wird sie genutzt – was den Gesamtverbrauch steigern könnte. Die neue Transparenz ist ein Meilenstein, doch sie ist nur der Anfang. Sie eröffnet Raum für gemeinsame Aufsicht durch Forscher, Medien und Politik – denn wenn KI die Zukunft gestaltet, muss auch ihre Umweltbilanz offen und nachvollziehbar sein.